Materielle og sosiale mangler : utslag av fattigdom

(1)

Tor Morten Normann

Materielle og sosiale mangler Utslag av fattigdom

Statistisk sentralbyrå • Statistics Norway

(2)

Undersøkelser inkluderer både utvalgsundersøkelser, tellinger og registerbaserte undersøkelser.

Standardtegn i tabeller Symbol

Tall kan ikke forekomme .

Oppgave mangler ..

Oppgave mangler foreløpig … Tall kan ikke offentliggjøres : Null - Mindre enn 0,5 av den brukte enheten 0 Mindre enn 0,05 av den brukte enheten 0,0

Foreløpig tall *

Brudd i den loddrette serien — Brudd i den vannrette serien |

Ved bruk av materiale fra denne publikasjonen skal Statistisk sentralbyrå oppgis som kilde.

ISBN 978-82-537-8139-6 (trykt) ISBN 978-82-537-8140-2 (elektronisk) ISSN 0806-2056

Emne: 05.01/00.02 Trykk: Statistisk sentralbyrå

Desimaltegn ,

(3)

Forord

På oppdrag fra Arbeidsdepartementet har Statistisk sentralbyrå gjennomført en analyse av hvilke utslag fattigdom kan få i form av materielle og sosiale mangler.

Formålet er å se om fattigdom definert på ulike måter gjennom seks forskjellige lavinntektsdefinisjoner fører til mangler på sentrale goder, både for voksne og for barn. Dataene vi bruker er hentet fra levekårsundersøkelsen EU-SILC, som er en undersøkelse koordinert og samordnet av EUs statistikkorgan Eurostat. Dette gjør at man på et senere tidspunkt kan sammenligne de norske resultatene med

resultater fra andre land.

Analysene som presenteres i denne rapporten bør ses som en videreføring rapporten ”Fattigdomsrisiko – En levekårstilnærming” (Normann 2009), som drøftet ulike måter å definere fattigdom på og deres sammenheng med ulike levekårsproblemer.

Prosjektstøtte: Arbeidsdepartementet.

(4)

Sammendrag

Fattigdom kan defineres og avgrenses på mange ulike måter, og det kan ha betydning for hvilke utslag fattigdom får. Denne rapporten bygger på rapporten Fattigdomsrisiko – en levekårstilnærming utgitt i 2009 (Normann 2009), hvor vi så på ulike måter å definere fattigdom på og hvordan de hang sammen med levekårs- problemer. Her bruker vi seks av de ulike målene for å se videre på hvordan det kan gi forskjellige utslag, både når det gjelder hvem som er utsatt og hvordan det slår ut i form av materielle mangler, betalingsproblemer og sosial ekskludering.

Denne gangen ser vi også på i hvilken grad barna i fattige husholdninger, eller mer presist, husholdninger med lavinntekt, er utsatt for å mangle goder.

I kapittel 1 går vi gjennom de ulike metodene og viser at de ulike lavinntektsdefinisjonene gir ulike utslag både for hvor mange og hvilke grupper som er utsatte for fattigdom. Felles er at unge oftere er utsatt for lavinntekt enn eldre, og at grupper som enslige forsørgere, par med barn i laveste inntektskvintil, unge aleneboende, sosialhjelpsmottakere og langtidssyke også er mer utsatt for lavinntekt enn andre, uavhengig av definisjon. Vi viser også at det er en klar sammenheng mellom lavinntekt og det å oppfatte sin egen økonomi som trang eller å ha problemer med uforutsette utgifter.

I kapittel 2 tar vi for oss mangel på materielle goder og økonomiske vansker som utslag av fattigdom, og ser hvordan disse problemene fordeler seg i ulike grupper og hvordan de henger sammen med lavinntekt. I alt er det nokså få som svarer at de ikke har råd til goder som TV, PC, vaskemaskin, privatbil, mobiltelefon, to par sko og nye klær. Men grupper som sosialhjelpsmottakere, unge aleneboende, enslige forsørgere og personer tilhørende par med barn i laveste inntektskvintil skiller seg ut ved at de relativt ofte ikke har råd til enkelte av godene. Når vi sammenligner ulike lavinntektsgrupper med befolkningen totalt, finner vi gjennomgående høyere andeler som både mangler goder og som oppgir at økonomi er årsak til mangelen.

Det å tilhøre en lavinntektsgruppe viser sterk statistisk sammenheng med det å ikke ha råd til minst ett av de materielle godene vi har målt. Lavinntekt viser også ganske sterk sammenheng med betalingsproblemer, spesielt når studenter og formuende holdes utenfor i defineringen av lavinntektsgrupper.

Fattigdom kan også medføre ekskludering fra en del sosiale arenaer. I kapittel 3 ser vi på hvordan tilhørighet til ulike grupper og lavinntekt påvirker sosial ekskludering. Dette er målt ved å ha råd til å gå ut med venner og familie, eller invitere dem hjem for å spise og drikke, samt det å ha råd til en regelmessig fritidsaktivitet.

I befolkningen totalt er det få som ikke har råd til disse godene, men i alle de seks lavinntektsgruppene vi har definert er andelene høyere, spesielt når studenter og formuende holdes utenfor lavinntektsgruppene.

I kapittel 4 ser vi på hvilke utslag av fattigdom vi kan finne blant barn. Her ser vi på mangler på sko og klær, ulike kostholdsmangler, mangel på bøker og leker samt deltakelse i sosiale aktiviteter. Målt ved våre indikatorer, som er tilpasset en europeisk kontekst, opplever de aller færreste barn i Norge mangler på disse om- rådene. Heller ikke i lavinntektsfamilier forekommer det ofte at barna mangler helt grunnleggende goder, men det er likevel slik at barn i lavinntektsfamilier har større fare for å oppleve slike mangler enn andre barn.

(5)

Abstract

Poverty can be defined in many different ways, and this may affect the measured outcomes of poverty. This report is a continuation of the report Fattigdomsrisiko – en levekårstilnærming, published in 2009 (Normann 2009), in which we analysed different ways of defining poverty and their correlation with poor living conditions.

We now use six of those different definitions to further analyse how they give different results, both in which groups are exposed, and how they correlate with material deprivation, arrears and social exclusion. This time, we also include the children in poor households, or more precisely low-income households, to see how exposed they are to deprivation.

In chapter 1, we present the different methods for defining low income, and

illustrate how these definitions give different results, both for how many and which groups are exposed to poverty. In common for all definitions is that youngsters are more exposed to low income than the elderly, and that groups as single parents, couples with children in the lowest income quintile, young singles, social assistance recipients and long time sick persons are more exposed. We also demonstrate a clear correspondence between low income and how difficult it is to make ends meet on the one side, and problems with unforeseen expenses on the other.

In chapter 2 we look at material deprivation and economical difficulties as outcomes of poverty. We also show how these problems are unevenly distributed among different groups and how they are connected to low income. In total, not being able to afford goods as TV, PC, washing machine, private car, mobile phone, two pair of shoes and new clothes is reported by only a few. But relatively often, persons in groups as social assistance recipients, young singles, single parents and couples with children in the lowest income quintile report that they cannot afford some of these goods. When comparing different low income groups with the population as a whole, we generally find higher shares reporting both lack of goods and not being able to afford them. Belonging to a low income group gives strong statistical correlation with not being able to afford at least one of the goods measured. Belonging to a low income group also gives quite strong statistical correlation with arrears, in particular when students and wealthy are excluded from the definition of low income.

Poverty may also cause exclusion on different social arenas. In chapter 3 we take a look at how belonging to different groups, as well as low income, affect social exclusion. Social exclusion is measured by shares not able to afford going out with, or inviting friends and family home for a meal or something to drink, as well as affording a regular leisure activity. In the population as a whole, few people cannot afford this, but in all six low income groups defined, the shares are higher,

especially when students and wealthy are excluded from low income groups.

In chapter 4 we analyse how poverty may affect children. We measure lack of shoes and clothing, different diet shortages, lack of books and toys, as well as participation in social activities. Measured by our indicators, adapted to a European context, these problems are experienced by a small minority of Norwegian

children. Lack of basic goods for children is not frequent even in low income families. But still, there is a higher risk for experiencing these problems for children in low income families compared to other children.

(6)

Innhold

Forord... 3

Sammendrag... 4

Abstract... 5

1. Innledning ... 7

2. Mål på fattigdom... 9

2.1. Ulike lavinntektsmål... 9

2.2. Andeler med lavinntekt etter ulike definisjoner lavinntektsmål ... 12

2.3. Andeler med lavinntekt i ulike grupper ... 15

2.4. Subjektiv økonomi ... 17

3. Materielle goder og økonomiske vansker ... 20

3.1. Mangel på materielle goder ... 20

3.2. Betalingsproblemer ... 26

4. Sosiale mangler... 29

5. Hvor utsatte er barna? ... 34

5.1. Sko og klær ... 34

5.2. Mat ... 35

5.3. Bøker og leker ... 36

5.4. Sosiale aktiviteter ... 37

5.5. Utsatte barn?... 39

Litteraturliste ... 40

Vedlegg A: Usikkerhet ... 42

Tabellregister... 50

(7)

1. Innledning

Analysene som presenteres i denne rapporten bør ses i sammenheng med rapporten

”Fattigdomsrisiko – En levekårstilnærming” (Normann 2009), som drøftet ulike måter å definere fattigdom på, i tillegg til at disse ulike fattigdomsdefinisjonene ble sett i sammenheng med ulike levekårsproblemer.

I denne rapporten bruker vi noen av de fattigdomsdefinisjonene som ble presentert i rapporten fra 2009, og ser dette i sammenheng med flere levekårsproblemer.

Denne gangen ser vi spesielt på flere mangler på materielle goder, samt sosial ekskludering som følge av trang økonomi. Vi vier også et kapittel til materielle og sosiale mangler blant barn. Formålet er delvis det samme som i rapporten fra 2009, nemlig å analysere hvordan ulike måter å definere fattigdom på, i form av lavinntektsgrenser, ikke bare kan gi utslag i form av hvor mange og hvem som kan kalles fattige, det gir også forskjellige utslag i hva fattigdommen medfører av mangler. I så måte er det en tilnærming som kan bidra til en mer kvalifisert debatt om hva fattigdom er, hvor utbredt det er og hvilke mangler det kan medføre.

Datagrunnlaget er hentet fra levekårsundersøkelsen EU-SILC 2009 (se egen boks om datagrunnlaget), der det blant annet var en egen modul om materielle og sosiale mangler som følge av fattigdom. Denne undersøkelsen er koordinert av EU’s statistikkorgan Eurostat, og selve undersøkelsen og modulen er derfor utformet for å dekke alle europeiske land på en relevant måte. For mangler på grunn av fattigdom kan det medføre utfordringer i form av å finne riktig nivå for hvilke goder man skal måle, og noe av hensikten med denne rapporten er derfor også å vurdere om modulen fra 2009 fanger opp fattigdomsrelaterte mangler i Norge. På et senere tidspunkt vil det være mulig å sammenligne funn i denne rapporten med funn i andre europeiske land.

Datakilde

I denne publikasjonen bruker vi data fra den norske levekårsundersøkelsen EU- SILC.

EU-SILC er en europeisk utvalgsundersøkelse om inntekt og levekår som er samordnet via EUs statistikkorgan Eurostat. Undersøkelsen er årlig og populasjon for den norske undersøkelsen er personer 16 år og over bosatt i Norge, utenfor institusjon. Til undersøkelsen i 2009 var det trukket om lag 8 900 personer, og vi oppnådde svar fra i underkant av 5 500 personer i alderen 16 år og over. Dette tilsvarer en svarprosent på drøye 61 prosent. Undersøkelsen er i tillegg en panelundersøkelse, noe som betyr at hver person deltar flere ganger, i vårt tilfelle åtte år.

Vi registrerer husholdningen til den uttrukne personen, og det er derfor også mulig å lage husholdningsstatistikk på bakgrunn av undersøkelsen. Undersøkelsen gir opplysninger om husholdningers økonomi, også en del om subjektive oppfatninger om økonomien. Den gir også data om bolig, boforhold og boligøkonomi, barne- tilsyn, samt opplysninger om arbeid og arbeidssituasjon siste kalenderår (korre- sponderer med inntektsår). Opplysninger om arbeid samt noe om arbeidssituasjon får vi for alle voksne i husholdningen. Til slutt er det noe data om helsesituasjon.

Til intervjuundersøkelser knyttes en rekke opplysninger om husholdningens inntekter fra register. I denne rapporten bruker vi data fra 2009, som dekker inntektsåret 2008. I EU-SILC er det også årlige temamoduler som dekker ulike levekårstema. Disse temamodulene utarbeides av Eurostat i samarbeid med medlemslandene. I 2009 dekket denne temamodulen mangel på materielle og sosiale goder, både for respondenten (voksen) og for barna i husholdningen.

(8)

Utvalgskjevheter og usikkerhet

Levekårsundersøkelsen EU-SILC er en utvalgsundersøkelse, og det er alltid en viss usikkerhet knyttet til resultatene. Utvalget er trukket etter reglene for tilfeldig utvalg og er representativt for den populasjonen undersøkelsen dekker.

I overgangen fra det trukne utvalget (bruttoutvalget) til dem som faktisk blir intervjuet (nettoutvalget) kan det imidlertid oppstå skjevheter i fordelingen etter enkelte kjennemerker. Ved å sammenlikne bruttoutvalget med nettoutvalget etter ulike kjennemerker der vi kjenner fordelingen både i bruttoutvalget og nettoutvalget, kan man si noe om hvor representative dataene er. Når vi kjenner fordelingen av ulike kjennemerker i brutto- og nettoutvalget har vi også mulighet for å rette opp eventuelle skjevheter som har oppstått. Dette kalles frafallsvekting, og i denne rapporten er frafallsvekter benyttet i alle tabeller og analyser. I levekårs- undersøkelsen EU-SILC beregnes det frafallsvekter som korrigerer for skjevheter etter kjønn, alder, utdanning og familiestørrelse. En sammenligning av vektet og uvektet fordeling opp mot bruttoutvalget etter disse kjennemerkene er gjengitt i vedleggstabell A.1. Skjevheter etter kjennemerker hvor vi ikke kjenner fordelingen i begge utvalgene har vi ikke mulighet til å korrigere for.

Fordi resultatene denne rapporten er basert på bygger på opplysninger om et utvalg av den befolkningen som undersøkelsen dekker er det også usikkerhet som følge av utvalgsvarians. I og med at utvalget er trukket etter reglene for tilfeldig utvalg, er det mulig å beregne hvor sto utvalgsvariansen kan ventes å bli. For å måle usikkerheten i resultatet for et kjennemerke kan man benytte standardavviket. Størrelsen på standardavviket avhenger blant annet av tallet på observasjoner i utvalget. I vedlegg A til rapporten beskriver vi nærmere hvordan usikkerheten øker når antall observasjoner minker og når prosenttallet man ønsker å si noe om nærmer seg 50, og vi gir eksempler på usikkerheten knyttet til å analysere små grupper. I denne rapporten er dette spesielt relevant siden lavinntektsgruppene er små, og antall observasjoner som ligger til grunn for tolkning er lite. Forskjeller mellom grupper vil dermed i stor grad være statistisk usikre. Vi kommenterer ikke dette i hvert enkelt tilfelle underveis, men fremhever om forskjeller er sikre eller usikre der det er spesielt interessant.

Vedleggstabell A.2 viser størrelsen på standardavviket for observerte prosent- andeler ved ulike utvalgsstørrelser for et utvalg som er trukket etter regler for tilfeldig utvalg. I denne tabellen har vi uthevet ulike grupper som brukes underveis i denne rapporten.

(9)

2. Mål på fattigdom

2010 var det europeiske året for bekjempelse av fattigdom og sosial ekskludering.

Dette ble også markert på ulike måter i Norge, og det ble spesielt fokusert på barn og konsekvenser av å vokse opp i fattigdom. Fattigdom er selvfølgelig ikke noe nytt tema, både nasjonalt og internasjonalt har dette stått sentralt på dagsorden for både forskere, politikere og allmennheten. Likevel finnes ikke ”fattig” som en egen kategori i offisiell statistikk, og det er mange gode grunner til dette. Fattigdom er et komplekst fenomen som er vanskelig å definere og avgrense. En enkelt definisjon kan ikke fange opp alle aspekter, men felles alle definisjoner er at de tar

utgangspunkt i knapphet på goder (se blant andre Rawls 1971 Townsend 1979 og Sen 1992). Fattigdom er dessuten nesten alltid relativt, selv om noen definisjoner, som for eksempel FNs mål i form av en dollar per dag, gir inntrykk av å være mer absolutte.

Den dominerende tilnærmingen i dag er en relativ tilnærming ut fra inntekt, hvor personer som befinner seg under et visst inntektsnivå betegnes som fattige, eller for å være utsatt for fattigdomsrisiko. Dette er mål som er lett sammenlignbare over tid og dermed relativt robuste. Det er imidlertid flere utfordringer også ved denne tilnærmingen, blant annet når det gjelder definering og måling av inntekt og kalkulering av stordriftsfordeler (Normann 2009).

Vi vil i likhet med tidligere hevde at selve definisjonen av fattigdom er et spørsmål mer av politisk enn av ”statistikkfaglig” karakter. Formålet med denne rapporten er derfor heller ikke å foreslå en spesifikk definisjon av fattigdom, men heller å se hvordan ulike mål på fattigdom henger sammen med svekkede levekår i form av mangel på materielle og sosiale goder. Et viktig formål er imidlertid å vise at ulike måter å definere fattigdom på kan gi ulike resultater når man ser på utslagene fattigdom gir. Fattigdomsproblematikk består ikke kun i å finne en presis

definisjon, det er også viktig å holde oppmerksomheten rettet mot hvilke effekter fattigdom, eller lavinntekt, kan gi. Da er det også viktig å være klar over at ulike målemetoder kan gi ulike resultater. For å vise at ulike måter å definere fattigdom, eller mer presist lavinntekt, på kan gi noe ulike utslag når vi etter hvert skal se på materielle mangler, økonomiske problemer og sosial ekskludering, vil vi

gjennomgående benytte oss av flere ulike lavinntektsmål i denne rapporten.

2.1. Ulike lavinntektsmål

Som mål på fattigdom, eller fattigdomsrisiko, benytter både EU og OECD definisjoner basert bare på inntektsfordeling. Kort fortalt gjøres dette ved at alle årlige inntektene innad i husholdningene summeres og deles på en ekvivalensvekt som kompenserer for stordriftsfordeler i en husholding. Så finner man medianen i fordelingen av husholdningsinntekter, og definerer lavinntekt som inntekt under en gitt prosentandel av denne medianen. Ulikheten mellom EU og OECD

definisjonene består i avstanden til medianen og hvor store stordriftsfordeler man regner med.¹

Som nevnt er det flere utordringer ved å bruke en ren inntektsbasert definisjon av fattigdom. For å unngå at dem med lave inntekter i kun korte perioder blir definert som fattige, er det vanlig å bruke inntekt over flere år for å måle ”vedvarende lavinntekt” eller ”vedvarende fattigdom” (Epland 2005), men også da kan man få utfordringer med å fange opp overføringer mellom år og mulighetene for å spare (Aaberge og Mogstad 2007). Inntektsmålet er dessuten følsomt for endringer i både terskelverdi og ekvivalensskala. Valget av hvor i inntektsfordelingen fattigdoms- grensen skal gå vil naturligvis være svært avgjørende for hvor mange som regnes

1 Det bør presiseres at OECD i dag ikke anbefaler noen spesiell ekvivalensskala (se:

http://www.oecd.org/dataoecd/61/52/35411111.pdf). I OECDs egne analyser av inntektsfordeling og fattigdom (OECD 2008) benyttes i dag den såkalte kvadratrotskalaen, som ligger nærmere EU- skalaen enn den gamle OECD-skalaen.

(10)

som fattige. Også beregningen av stordriftsfordeler i husholdningen er viktig, men det er vanskelig å finne eksakte mål på hvordan den skal beregnes og om den er lik på tvers av ulike populasjoner. I tillegg kan det stilles spørsmål ved bruken av nasjonale terskelverdier. Dersom det er store regionale variasjoner i prisen på sentrale konsumgoder, kan regionale terskelverdier være en fornuftig å ta hensyn til dette i beregningen av terskelverdier (Mogstad 2003, Aaberge et.al 2008).

Ekvivalensvekt

Det finnes flere ulike ekvivalensskalaer, men i denne rapporten har vi brukt to som er hyppig brukt i både nasjonal og internasjonal sammenheng.

Den første er OECD skalaen, som legger relativt liten vekt på stordriftsfordeler. I denne skalaen har første voksne en vekt lik en, andre voksne vekt lik 0,7 og hvert barn vekt 0,5. Den andre er det vi kaller EU skalaen, som er en modifisert versjon av OECD skalaen. Denne legger noe større vekt på stordriftsfordeler. Her har også første voksne en vekt lik 1, andre voksne har vekt lik 0,5 og hvert barn vekt lik 0,3.

Vi kan illustrere dette ved å vise til en husholdning bestående av to voksne og to barn. Med OECD skalaen vil denne husholdningen ha en vekt lik 2,7, og må dermed ha en inntekt som er 2,7 ganger høyere enn en énpersonshusholdning for å ha samme velferdsnivå. Tilsvarende vekt med EU skalaen blir 2,1, altså må husholdningen ha en inntekt som er 2,1 ganger høyere enn en

énpersonshusholdning.

I tillegg er selve defineringen av inntekt er i seg selv en debatt. Det vanligste er å bruke kontante inntekter og beregne ut fra husholdningenes disponible beløp. Men da er spørsmålet hva som regnes inn som kontante inntekter. Studielån inngår vanligvis ikke, og det at man heller ikke fanger opp private overføringer, og selv- følgelig ikke ”svarte” inntekter, skaper utfordringer for analyser av lavinntektsgrupper (Andersen 2007 og 2008). I tillegg finnes det ikke-kontante inntekter, som for eksempel verdien av å bo i eid bolig, verdien av å motta offentlige tjenester og også verdien av produksjon til eget konsum. Inntekt tar dessuten ikke fullstendig hensyn til formue, og formue kan brukes for å spe på forbruket eller for å takle uforutsette utgifter, og dermed ses på en buffer mot lav inntekt. Det finnes etter hvert omfattende forskning på hvordan slike momenter kan påvirke lavinntektsandeler (Aaberge and Langøren 2006, Aaberge et al 2008, Bhuller og Aaberge 2010, Galloway og Mogstad 2006, Odencrants 2007, Netten et.al 2007).

Mer prinsipielle innvendinger er at inntektsmål kan hevdes å måle inntektsfordelingen i et samfunn, og ikke velferdsnivået til dem som faller under en viss terskelverdi. Inntektsmålet sier også lite om hvilke varer og tjenester man faktisk kan skaffe seg for den summen som skal til for å komme over en gitt fattigdoms- grense. Dette leder oss over til forsøk på mer absolutte tilnærminger som tar utgangspunkt i et gitt sett av nødvendige goder. Disse baserer seg på mer konkrete vurderinger av hvilke varer og tjenester som må til for å opprettholde et visst velferdsnivå, for så å konstruere en terskelverdi for disponibel inntekt som er nødvendig for dette nivået. Fordelen er at man ser bort fra inntektsfordelingen og da heller legger vekt på et forbruksmønster som er ansett som minimum i et samfunn (Soede 2007, Marx and van den Bosch 2007). I en viss forstand vil også disse definisjonene være relative ut fra hvilke goder som tillegges vekt, og en sentral utfordring for denne typen tilnærminger er å finne grensen for et mini- mumsforbruk, altså hva som skal regnes som absolutt nødvendige goder (Fløtten og West Pedersen 2008).

Statens Institutt for Forbruksforsknings (SIFO) beregner årlig et standardbudsjett for alminnelige forbruksutgifter for ulike typer husholdninger (www.sifo.no). Dette er ikke ment som et fattigdomsmål, men det kan likevel benyttes som en mulig budsjettilnærming til fattigdom ved å lage inntektsgrenser for å dekke nødvendig

(11)

forbruk. Vi skal senere i denne rapporten bruke en justert versjon av dette budsjettet til å konstruere en absolutt tilnærming.

I valget mellom inntektsbaserte mål på fattigdom og mer absolutte tilnærminger vil det alltid ligge vurderinger som er åpne for debatt, og vårt mål er på ingen måte en endelig definisjon av fattigdom. Vårt formål i denne rapporten er heller å finne ut i hvilken grad personer og husholdninger som faller under ulike definisjoner på fattigdom er mer utsatt for materielle og sosiale mangler enn andre. I så måte kan også dette bidra til en mer kvalifisert vurdering av ulike fattigdomsdefinisjoner.

Valg av lavinntektsdefinisjoner

Når vi i denne publikasjonen skal bruke ulike mål på lavinntekt for å se på utslag av fattigdom, må vi foreta et valg mellom ulike tilgjengelige definisjoner. For det første vil vi da benytte det mest vanlige og relativt enkle definisjonen, benevnt som EU60 og OECD50 (se tekstboks). Disse representerer den relative

inntektstilnærmingen. For også å ha en budsjettilnærming til fattigdom, vil vi også bruke et budsjettmål basert på SIFOs standardbudsjett, benevnt som HB (se tekstboks).

I tillegg ønsker vi å benytte mål som også tar hensyn til utfordringer ved disse lavinntektsmålene som nevnt over. Datagrunnlaget gir noen begrensninger i hva som er mulig å få til, men noen sentrale momenter kan vi dekke. For det første kan vi holde studenter utenfor definisjonene. Studenter er her definert som personer som oppga at de hadde studier (eller skolegang) som hovedaktivitet i minst seks måneder av inntektsåret (2008). Vi kan også ta et visst hensyn til formue ved å holde personer bosatt i en husholding med 50 000 kroner eller mer i registrert brutto finanskapital i inntektsåret (2008) utenfor lavinntektsdefinisjonene.

I tillegg til dette ønsker vi å ta hensyn til boliginntekter som del av inntekten.² Det betyr av vi justerer husholdningsinntektene ved at stipulert boliginntekt, eller rettere sagt stipulert husleie, er lagt til disponibel inntekt for eiere og leiere som ikke betaler markedsleie. Boliginntekt er beregnet etter samme metode som i Forbruksundersøkelsen, hvor husleieverdi beregnes avhengig av boligstørrelse stratifisert etter bosted (Nesbakken 2008). I praksis betyr det for eksempel at en husholdning som eier en bolig på 120 kvadratmeter i Oslo, uten å ha boliglån, får lagt til i underkant av 150 000 kroner til den totale disponible husholdnings- inntekten. Boliginntekt er bare relevant for de rene inntektsbaserte definisjonene, EU60 og OECD50, og når boliginntekt inkluderes i disse, må også median og lavinntektsgrense beregnes på nytt. I tilnærmingen basert på budsjett (HB) har vi allerede tatt hensyn til bolig ved at den faktiske boligutgiften er lagt til i budsjettet.

Når vi kombinerer disse elementene, kommer vi fram til tre ekstra definisjoner som vi ønsker å benytte, EU60_sbf, OECD50_sbf og HB_sf (se tekstboks for

definisjoner)

I denne rapporten ser vi bort fra vedvarende lavinntekt. Det er to årsaker til dette.

Den ene er at analyser har vist at vedvarende lavinntekt ikke har noe spesielt sterkere sammenheng med levekårsproblemer enn definisjoner basert på årlige inntekter (Normann 2009). Den andre er at vedvarende lavinntekt krever paneldata, og selv om vår datakilde tillater dette, ville vi likevel miste mange observasjoner for de mest sentrale av våre utfallsvariabler.

2 Inntektsbegrepet som benyttes i denne rapporten er inntekt etter skatt. Dette omfatter summen av alle yrkesinntekter (lønn- og næringsinntekt), kapitalinntekter (blant annet renteinntekter og avkastning på verdipapirer) og diverse overføringer (for eksempel ulike typer pensjoner, arbeids- ledighetstrygd, barnetrygd, kontantstøtte, bostøtte, sosialhjelp etc.) mottatt i løpet av året. Til fratrekk kommer utlignet skatt og negative overføringer (det vil si pensjonspremier i arbeidsforhold og betalt barnebidrag). For de fleste husholdninger vil denne inntekten tilsvare det vi kaller disponibel inntekt, altså det husholdningene kan bruke til forbruk og sparing.

(12)

Ulike definisjoner av lavinntekt

EU60: Andel som har årlig inntekt under 60 prosent av ettårig inntekt basert på EUs ekvivalensskala (se egen boks om ekvivalensvekter).

EU60_sbf: Tilsvarende EU60, men studenter og formuende er holdt utenfor.

Husholdningsinntekter justert med stipulert boliginntekt.

OECD50: Andel som har årlig inntekt under 50 prosent av medianinntekten basert på gammel OECD skala for ekvivalensvekter.

OECD50_sbf: Tilsvarende OECD50, studenter og formuende hold utenfor og boliginntekt inkludert i inntekten.

HB (HusholdningsBudsjett): Andel som har disponibel inntekt mindre enn hva som er nødvendig for å dekke nødvendig forbruk beregnet ut fra et justert SIFO

standardbudsjett for husholdninger.

HB_sf : Tilsvarende HB, studenter og formuene holdt utenfor.

Det er åpenbart at disse seks forskjellige måtene å definere lavinntektsgrupper på vil overlappe en del. Dette vil også ha betydning for andeler som er utsatte for ulike levekårsproblemer i de ulike lavinntektsgruppene fordi vi delvis snakker om de samme personene. For å vise hvordan ulike definisjoner overlapper har vi laget tabell 2.1, som leses horisontalt. Vi ser da for eksempel at 48 prosent av dem som faller under lavinntektsgrensen EU60 også faller under lavinntektsgrensen OECD50. Overlappet med HB er enda større, 66 prosent av dem som faller under grensen EU60 faller også under grensen HB. Overlappet blir størst når vi går fra de

”strengeste” definisjonene og over til de som er litt videre. For eksempel finner vi at 99 prosent av dem som faller under grensen OECD50 også faller under grensen EU60, og 86 prosent under grensen HB.

Vi kunne i utgangspunktet forvente at definisjoner som er avledet overlapper fullstendig med definisjonen de er avledet fra. For eksempel er HB_sf avledet av HB, og her ser vi da også at alle som faller under grensen HB_sf også faller under grensen HB. Dette er ikke tilfelle når vi sammenligner henholdsvis EU60_sbf med EU60 og OECD50_sbf med OECD50. Dette skyldes at disse avledede definisjonene ikke er direkte avledet, men også noe omarbeidet ved at inntektsbegrepet er endret. Husholdningenes inntekt, og dermed også median, er ikke lik når vi sammenligner EU60_sbf med EU60. Det samme gjelder for OECD definisjonen.

Tabell 2.1. Overlapp mellom ulike lavinntektsdefinisjoner, prosent

EU60 EU60_sbf OECD50 OECD50_sbf HB HB_sf

EU60 ... 100 29 48 22 66 25

EU60_sbf ... 78 100 45 63 67 67

OECD50 ... 99 34 100 34 86 30

OECD50_sbf .... 91 98 70 100 77 77

HB ... 78 29 49 22 100 37

HB_sf ... 78 78 46 57 100 100

Kilde: Levekårsundersøkelsen, EU-SILC 2009, Statistisk sentralbyrå

2.2. Andeler med lavinntekt etter ulike definisjoner lavinntektsmål

Tabell 2.2 viser hvordan andelen lavinntektsfattige varierer etter hvilken definisjon som brukes. Dette er tall fra levekårsundersøkelsen EU-SILC 2009 (se tekstboks om data) med inntektsopplysninger fra 2008. Andelene med lavinntekt som vises her vil avvike noe fra det som kommer fram ved bruk av inntektsundersøkelsen (Epland m.fl 2011). Det skyldes i hovedsak at levekårsundersøkelsen EU-SILC bare dekker personer 16 år og over, og dermed ekskluderer barn. Dessuten er det en utvalgsundersøkelse, og ikke totaltelling slik som inntektsundersøkelsen, og det er alltid en viss usikkerhet heftet ved utvalgsundersøkelser. Det kan også være noe ulikhet i avgrensning av husholdninger. Levekårsundersøkelsen EU-SILC kart- legger den eksakte husholdningen på intervjutidspunktet. Inntektsstatistikken baserer seg på husholdning fra register.

(13)

Tabell 2.2. Andel personer under ulike lavinntektsgrenser etter kjønn, alder og bosted. 2009 (2008 inntekter)

Antall personer

i nettoutvalget Menn ... 10,0 4,2 5,7 2,8 8,9 3,5 2 808 Kvinner ... 13,6 4,4 5,8 2,8 11,0 4,0 2 638 16-24 år ... 26,9 8,5 20,1 5,6 25,3 7,4 704 25-44 år ... 9,9 5,7 5,6 4,2 10,0 4,7 1 973 45-66 år ... 5,3 2,4 2,4 1,5 5,1 2,5 1 975 67-79 år ... 10,0 0,9 0,7 0,0 5,2 1,1 581 80 år og over ... 32,1 3,8 0,3 0,0 11,0 1,2 213

Oslo ... 16,0 5,4 9,5 3,3 16,7 5,7 694

Akershus, Bergen, Trondheim,

Stavanger og Tromsø ... 10,0 3,1 5,4 2,2 9,8 3,0 1 321 Andre tettsteder med 20 000

innb eller mer ... 11,0 6,2 5,7 3,7 10,0 5,0 888 Tettsteder med fra 2 000 til 19

999 innb ... 11,9 4,7 5,2 3,1 10,0 4,7 992 Tettsteder med opp til 1 999

innb, samt spredtbygde strøk ... 11,8 3,6 4,7 2,4 7,1 2,3 1 551 Totalt ... 11,8 4,3 5,7 2,8 10,0 3,7 5 446 Kilde: Levekårsundersøkelsen, EU-SILC 2009, Statistisk sentralbyrå

Vi presenterer her andeler fordelt på kjønn, alder og bosted. Våre tall for andeler med lavinntekt er noe lavere enn tilsvarende tabeller basert på inntektsunder- søkelsen (ibid.), men avrundet gir de samme prosent, og det er godt innenfor feilmarginen for utvalgsundersøkelser.

EU60 er kanskje det inntektsmålet som oftest brukes som et mål på fattigdom, og det tilsvarer det EU publiserer som årlig ”at-risk-of-poverty rate”. I alt 12 prosent av den voksne befolkningen i Norge falt under denne grensen målt med 2008 inntekter. Holder vi studenter og formuende utenfor, samtidig som vi tar hensyn til boliginntekter, faller andelen til 4 prosent. Målt med EU60 har kvinner oftere lavinntekt enn menn (14 mot 10 prosent), men når vi bruker EU60_sbf forsvinner forskjellen mellom kjønnene. Også forskjellene mellom aldersgrupper reduseres betraktelig når vi går fra EU60 til EU60_sbf. De yngste og de eldste er i utgangspunktet betraktelig mer utsatt for lavinntekt, men blant de unge er det mange studenter, og blant de eldste finner vi mange med formue og/eller boliginntekt, så når vi kontrollerer for dette jevnes alderforskjellene ut en god del, selv om det fremdeles er en høyere andel med lavinntekt blant de yngste.

Ut fra den bostedsinndelingen vi har valgt, er det høyest andel med lavinntekt etter EU60 målet i Oslo (16 prosent), mens det er lite variasjon mellom de andre stedene (fra 10 til 12 prosent). Igjen bidrar EU60_sbf i stor grad til å utjevne disse forskjellene. Vi skal likevel bemerke at våre lavinntektsmål er basert på nasjonale medianinntekter. Studier som tar hensyn til prisvariasjoner for bolig og lager regionspesi- fikke medianinntekter viser at andelen med lavinntekt reduseres i hele landet, bortsett fra i Oslo og Akershus, hvor andelen øker (Mogstad 2003, Aaberge et al 2008).

I rapporten om fattigdomsrisiko fra 2009 (Normann 2009) var en av konklusjonene at valg av terskel for lavinntekt i forhold til median (60, 50 eller 40 prosent) er mer avgjørende for lavinntektsandelen enn valg av ekvivalensvekter (se også tekstboks med inntektsgrenser). Dermed gir OECD50 en betraktelig lavere andel personer med lavinntekt enn det EU60 gjør (6 mot 12 prosent).

Verken OECD50 eller OECD50_sbf viser forskjell mellom kvinner og menn.

OECD50 viser at de yngste igjen er mest utsatt for lavinntekt, men til forskjell fra EU60 er de eldste svært lite utsatt. Dette skyldes at OECD50 gir et lavere terskel- beløp for inntekt, både på grunn av at vi bruker 50 prosent av medianen og ikke 60 prosent, og at OECD skalaen legger mindre vekt på stordriftsfordeler og derfor gir lavere median (se tekstboks med inntektsgrenser). Så godt som alle alderspensjonister kommer dermed over grensen for lavinntekt. Unge er fremdeles mest utsatt når vi bruker OECD50_sbf, men i likhet med for EU-målet bidrar det å ta hensyn til

(14)

boliginntekt, studenter og formuende til å utjevne forskjeller mellom aldersgrupper.

Den geografiske tendensen er lik både for EU og OECD målet. I utgangspunktet er andelen med lavinntekt høyest i Oslo, der den er 10 prosent med OECD50. Den geografiske forskjellen forsvinner imidlertid når vi bruker OECD50_sbf.

En noe mer absolutt tilnærming til lavinntekt får vi ved å lage inntektsgrenser ved hjelp av et budsjett, hvor vi som nevnt legger SIFOs standardbudsjett for husholdninger til grunn (se tekstboks). Selv om det ikke brukes ekvivalensvekter er det regnet med noe stordriftfordel.³ Vi tar dessuten hensyn til faktiske boutgifter ved at disse legges til forbruksbudsjettet, og dermed trenger vi ikke å innarbeide boliginntekter i inntektsbegrepet.⁴ Den eneste justeringen vi gjør i forhold til utgangspunktet (HB) er dermed å holde studenter og formuende utenfor (HB_sf).

Bruk av husholdningsbudsjett (HB)

I denne rapporten har vi tatt utgangspunkt i Statens Institutt for Forbruksforsknings (SIFO) standardbudsjett fra 2008 for å konstruere en inntektsgrense som ulike husholdinger må komme over for å dekke nødvendig forbruk (se for øvrig http://www.sifo.no/files/standardbudsjett2008.pdf ).

Vi har gjort noen forenklinger, og bruken av SIFOS budsjett må dermed tas som et utgangspunkt. Alle metodiske valg og analyser er uavhengig av SIFO.

• Disse tilpasningene er gjort:

• Dataene vi bruker er samlet inn i 2009, og bokostnadene er fra dette året er lagt til budsjettet. Vi har likevel brukt SIFOs budsjett for 2008, siden inntekt koblet til fra registerdata er for 2008. Dette er noe forskjellig fra det som ble gjort i Normann 2009.

• Vi regner med at alle husholdningene har alle de 11 første utgiftspostene, og at alle barn i alderen 1-5 år går i barnehage.

• For de individspesifikke utgiftene har vi bare tatt hensyn til alder, men ikke kjønn. For hver post har vi brukt gjennomsnittet for kvinner og menn i hver aldersgruppe

• For posten ”spedbarnsutstyr” har ikke regnet med grunnutrustning, men kun suppleringskostnad for 0-1 åringer.

• I aldersgruppering av for de individspesifikke utgiftene har vi ikke delt inn aldersgruppen 0-1 år ytterligere. Der det er gjort i budsjettet, har vi brukt gjennomsnittlig utgift.

• Vi har sett bort fra tilleggsutgifter til gravide/ammende og kostnader til spedbarnsutstyr

• I tillegg til utgiftspostene angitt i SIFO’s budsjett har vi lagt til faktisk total bo- kostnad som kartlagt i EU-SILC. Denne dekker boligrenter, husleie, fellesut- gifter, kommunale avgifter, elektrisitet og brensel, forsikring og vedlikeholds- kostnader. I en del tilfeller hvor delsummer mangler, har vi imputert gjennom- snittsverdier basert på etterstratifisering.

I alt 10 prosent av alle personer 16 år og over faller under lavinntektsgrensen ved budsjettmålet HB, altså en noe lavere andel enn med EU60, men noe høyere enn OECD50. Holder vi studenter og formuende utenfor, som i HB_sf, faller andelen til 4 prosent. Dermed viser alle våre tre mål som holder studenter og formuende utenfor (EU60_sbf, OECD50_sbf og HB_sf) nokså like andeler med lavinntekt.

Målt med HB er kvinner noe mer utsatt for lavinntekt enn menn, men med HB_sf forsvinner denne forskjellen.

3 Dette kommer til uttrykk ved at personspesifikke utgifter reduseres med 20% i husholdninger med 3 eller flere personer, og at husholdningsspesifikke utgifter ikke er proporsjonalt økende med antall personer.

4 Det å legge til faktiske boutgifter (se tekstboks) forbrukssiden, kan ses som motsvarende til å beregne boliginntekt. For eksempel vil leiere med høye boutgifter i stedet for manglende boliginntekt få et høyere forbruk, mens selveiere med lave boutgifter i stedet for høy boliginntekt får et lavere forbruk.

(15)

Inntektsgrenser for ulike lavinntektsdefinisjoner – illustrative verdier

Skala Median Lavinntektsgrenser

1 voksen 2 voksne 2 voksne

og 2 barn

EU60 287 400 kr < 172 500 kr < 258 700 kr < 362 200 kr EU60_sbf 317 900 kr < 190 744 kr < 286 100 kr < 400 600 kr OECD50 245 200 kr < 122 600 kr < 208 400 kr < 331 100 kr OECD50_sbf 294 300 kr < 147 100 kr < 250 140 kr < 397 300 kr Budsjettilnærmingen

Gjennomsnitt Median Standardavvik

1 voksen: 172 000 kr 165 100 kr 59 200 kr

2 voksne: 240 700 kr 224 800 kr 83 300 kr

2 voksne og 2 barn: 360 700 kr 342 900 kr 117 800 kr

Også med budsjettmålet er de yngste mest utsatt for lavinntekt (25 prosent), mens de mellom 45 og 79 år er mindre utsatt enn gjennomsnittet. Igjen reduseres alders- forskjellene når vi holder studenter og formuende utenfor (HB_sf), mest merkbart blant de yngste der innslaget av studenter er stort. Likevel har de yngste fremdeles oftest lavinntekt, mens andelen er lavest blant dem over 66 år, altså stort sett alderspensjonistene.

Lavinntekt forekommer oftest i Oslo også målt med HB. De laveste andelene finner vi på de minste tettstedene og i spredtbygde strøk. Disse forskjellene ved- varer også når vi tar hensyn til studenter og formuende (HB_sf), men da er forskjellene langt mindre.

2.3. Andeler med lavinntekt i ulike grupper

Lavinntekt varierer ikke bare med kjønn, alder og bosted. Mange andre forhold spiller inn, og i analyser av lavinntekt og levekårsforskjeller er det derfor vanlig å trekke frem enkelte grupper i befolkingen som forventes å være utsatte. I tabell 2.3 presenterer vi noen slike grupper og andeler med lavinntekt i disse målt ved de fire lavinntektsmålene vi bruker i denne rapporten. Dette er grupper som vi også vil bruke underveis i rapporten når vi skal se på ulike materielle og sosiale mangler, og derfor er det interessant også å se på ulike lavinntektsandeler i disse gruppene.

De første tre gruppene i tabell 2.3 kan vi plassere under fellesbetegnelsen barnefamilier. Enslige forsørgere og par med barn i laveste inntektsdesil.⁵ Par med barn totalt kan ikke regnes som en utsatt gruppe i inntekts- og levekårssammenheng, så den gruppen er med som en referansegruppe for andre barnefamilier. Blant par med barn finner vi da også lavere andeler med lavinntekt enn gjennomsnittet, uansett hvilket av de seks lavinntektsmålene vi bruker.

Både enslige forsørgere og par med barn i laveste inntektsdesil er relativt utsatt for lavinntekt. Blant par med barn og lave inntekter er det imidlertid en nokså klar tendens til at andelen faller når vi holder studenter og formuende utenfor, samtidig som vi tar hensyn til boliginntekt. Her er det faktisk det å ta hensyn til finans- formue som virker sterkest. Blant enslige forsørgere betyr det ikke like mye å ta hensyn til studenter, formue og boliginntekt. Isolert sett ville andelen med lavinntekt falt en del også i denne gruppen om vi kun tok hensyn til studenter og formuende, men når vi i tillegg tar inn boliginntekt, virker det i motsatt retning fordi medianinntekten da øker og boliginntektene i denne gruppen er relativt små.

Par uten barn kan heller ikke sies å være en utsatt gruppe i inntekts- og levekårs- sammenheng. Andelen med lavinntekt er lave uansett hvilken definisjon vi bruker.

5 Femtedelen med lavest inntekt blant alle par med barn

(16)

Tabell 2.3 Andel personer under ulike lavinntektsgrenser i ulike grupper. 2009 (2008 inntekter)

Antall personer i nettoutvalget Enslige forsørgere ... 19,0 14,9 10,0 10,8 19,1 13,4 221 Par med barn ... 5,4 2,5 4,2 2,5 3,8 1,3 1 761 Par med barn i laveste inntektskvintil ... 26,4 12,4 20,6 12,2 15,7 6,0 344 Par uten barn ... 6,9 1,9 3,6 1,4 6,0 2,0 1 643 Aleneboende 16-34 år ... 41,0 15,2 25,6 7,0 45,0 13,9 345 Aleneboende 16 år og over ... 27,5 9,1 9,7 3,7 23,6 8,7 1 115 Sosialhjelpsmottakere ... 43,1 36,2 25,9 26,7 37,1 27,8 163 Alderspensjonister ... 17,0 1,8 0,6 0,0 7,0 1,1 791 Minstepensjonister ... 31,5 5,6 2,2 1,2 14,7 5,1 212 Uførepensjonister ... 9,8 7,2 3,8 3,3 10,0 6,2 340 Langtidssyke (16-66 år) ... 18,9 13,2 9,4 8,7 16,8 12,0 200 Totalt ... 11,8 4,3 5,7 2,8 10,0 3,7 5 446 Kilde: Levekårsundersøkelsen, EU-SILC 2009, Statistisk sentralbyrå

Aleneboende er mer utsatt for lavinntekt enn befolkningen totalt, og spesielt gjelder dette de unge aleneboende. Målt med EU60 og HB har henholdsvis 41 og 45 prosent i denne gruppen lavinntekt. Selv om andelen også holder seg relativt høy når vi tar hensyn til studenter og formuende, faller den likevel betraktelig. Dette er først og fremst en effekt av at det er mange studenter i denne gruppen. Blant alle aleneboende er det et innslag av både formuende og studenter som bidrar til å redusere lavinntektsandelen dersom vi tar hensyn til det i definisjonen.

Sosialhjelpsmottakere er en gruppe som nesten alltid skiller seg ut med hyppige levekårsproblemer. Dette er en gruppe som i utgangspunktet har økonomiske vanskeligheter, og andelen med lavinntekt er selvfølgelig høy i denne gruppen. Det er interessant å sammenligne sosialhjelpsmottakerne med unge aleneboende. I begge disse gruppene finner vi høye andeler med lavinntekt, spesielt når vi ikke tar hensyn til studenter og formuende (EU60, OECD50 og HB). Men der andelen med lavinntekt faller kraftig blant unge aleneboende når vi ekskluderer studenter og formuende, skjer ikke dette på langt nær i samme grad blant sosialhjelpsmottakere.

Dessuten er dette en gruppe med lav eierandel i boligmarkedet, så boliginntektene er små. Dermed får vi utslag som vi kan se ved OECD50_sbf, der lavinntektsandelen er like høy som målt ved ”kun” OECD50 (27-26 prosent).

Vi har også tatt med ulike pensjonsgrupper. Sammen med disse kan vi også vurdere langtidssyke definert som mottakere av rehabiliterings- eller attførings- stønad, selv om disse ikke er permanente pensjonsmottakere.⁶ For pensjonsgruppene er det forskjell i hvordan målene EU60 og OECD50 slår ut. Målt med EU60 er andelene med lavinntekt gjennomgående høye i forhold til totalen, mens målt med OECD50 kommer pensjonsgruppene ut med lavere lavinntektsandeler enn totalen, med unntak for langtidssyke. Dette illustrerer at for disse gruppene er avstanden til medianen langt viktigere enn valget av ekvivalensskala. Målt med budsjettilnærmingen HB, har alderspensjonistene lavere lavinntektsandel enn totalen (7 mot 10 prosent), uførepensjonistene ligger på gjennomsnittet, mens minstepensjonister og langtidssyke har en noe høyere lavinntektsandel (15 og 17 prosent). Felles for pensjonistene er at andelen med lavinntekt faller en del når vi tar hensyn til studenter, formuende og boliginntekter. Dette er grupper med relativt høye eierandeler og små utgifter til boligrenter, og en del husholdninger har formue. Spesielt ser vi en stor effekt av å gjøre disse tilpasningene i definisjonen når vi ser på minstepensjonister og EU-målet. Målt med EU60 har 31 prosent av minstepensjonistene lavinntekt, men holder vi studenter og formuende utenfor, samtidig som vi inkluderer boliginntekt, faller andelen helt ned til 6 prosent.

6 I rapporten ”Økonomi og levekår i ulike lavinntektsgrupper 2010”, kapittel 7 (Epland m.fl 2011), følges blant andre langtidssyke over tid. Der fremkommer det blant annet at om lag seks av ti langtidssyke enten er langtidssyke i tre år eller går over til en permanent pensjonsordning i løpet av en treårsperiode.

(17)

2.4. Subjektiv økonomi

Vi skal også kort komme inn på subjektiv økonomi og andre mål på økonomiske vansker som en måte å tilnærme seg fattigdomsproblematikk på. Med subjektiv økonomi mener vi her respondentens egen oppfattelse av hvor lett eller vanskelig det er å få endene til å møtes med husholdningens samlede inntekt. Som et alterna- tivt mål på økonomiske vansker bruker vi også muligheten til å kunne mestre en uforutsett utgift på 10 000 kroner i løpet av en måned, uten å måtte ta opp ekstra lån eller motta hjelp fra andre. Dette sier noe om husholdningens likviditet og mulighet til å spare relativt små beløp, selv om dette er noe mer objektiv, vil vi bruke fellesbetegnelsen subjektive mål på disse to indikatorene videre.

Til sammen 16 prosent av alle voksne sier at det er svært vanskelig, vanskelig eller forholdsvis vanskelig å få endene til å møtes med den inntekten husholdningen har til rådighet (se tabell 2.4). Kvinner rapporterer dette noe oftere enn menn (forskjellen mellom kvinner og menn er statistisk sikker), og det er en nokså klar tendens til at det blir lettere å få endene til å møtes jo eldre man blir. Blant 16-44 åringer sier rundt 22 prosent at det er vanskelig, mens i aldersgruppen 45-66 år sier 12 prosent det samme. Dette er statistisk sikre forskjeller. Og selv om inntekten for de aller fleste blir noe redusert når man når pensjonsalder, blir det da enda lettere å få endene til å møtes. Dette har selvfølgelig med det generelle forbruksnivået å gjøre, og da kanskje spesielt etablering på boligmarkedet. Ser vi på den subjektive økono- mien fordelt etter hvor personene bor, finner vi ingen store og sikre forskjeller.

Når vi spør respondentene om de har mulighet til å klare en uforutsett utgift på 10 000 kroner, svarer til sammen 21 prosent at de ikke har mulighet til det. Blant kvinner er andelen høyere enn blant menn (25 mot 18 prosent), og også her er det en klar tendens til at situasjonen forbedrer seg med økt alder. Dette tyder da på at likviditeten er langt bedre i de eldre respondentenes husholdninger. Her er det dessuten en viss forskjell mellom bosteder. Personer bosatt i Oslo har oftest problemer med å klare en uforutsett regning, mens dem som er bosatt på de minste tettstedene og i spredtbygde strøk opplever dette problemet sjeldnest.

Mellom ulike grupper varierer det mye i hvilken grad de synes det er vanskelig å få endene til å møtes og hvorvidt de har mulighet til å greie en uforutsett regning på 10 000 kroner (se tabell 2.5). Blant barnefamiliene er det de enslige forsørgerne som skiller seg ut i negativ retning, på samme måte som dette er en utsatt barne- familietype når vi ser på lavinntekt. Over halvparten synes det er vanskelig å få endene til å møtes, og en enda høyere andel har ikke mulighet til å greie en uforutsett regning. Par med barn befinner seg omtrent på gjennomsnittet, mens femtedelen med lavest inntekt av par med barn har det noe vanskeligere. En av tre personer i en slik husholdning synes det er vanskelig å få endene til å møtes, og andelen som ikke kan greie en uforutsett regning er enda noe høyere. Også i følge disse indikatorene kommer par uten barn i gjennomsnitt godt ut.

Tabell 2.4. Andel som synes det er vanskelig å få endene til å møtes og ikke kan greie en uforutsett regning, etter kjønn, alder og bosted. Prosent, 2009

Få endene til å møtes Svært

vanskelig Vanskelig

Forholdsvis vanskelig

Kan ikke greie en uforutsett regning på 10 000 kroner

Antall personer i nettoutvalget

Menn ... 2,4 3,3 8,5 17,6 2 808 Kvinner ... 2,6 4,4 11,3 24,7 2 638 16-24 år ... 2,9 5,8 13,7 32,9 704 25-44 år ... 3,6 5,0 13,2 27,0 1 973 45-66 år ... 1,9 2,6 7,7 15,6 1 975 67-79 år ... 1,4 2,9 3,8 10,4 581 80 år og over ... 0,0 1,2 4,5 8,5 213

Oslo ... 2,5 4,2 10,7 26,2 694

Akershus, Bergen, Trondheim, Stavanger og Tromsø ... 1,9 4,1 9,4 21,4 1 321 Andre tettsteder med 20 000 innb eller mer ... 4,1 4,2 10,0 22,0 888 Tettsteder med fra 2 000 til 19 999 innb ... 2,2 4,1 9,6 21,2 992 Tettsteder med opp til 1 999 innb, samt spredtbygde strøk ... 2,0 3,1 10,1 18,3 1 551 Totalt ... 2,5 3,9 9,9 21,1 5 446 Kilde: Levekårsundersøkelsen, EU-SILC 2009, Statistisk sentralbyrå

(18)

I likhet med ulike lavinntektsmål kommer aleneboende dårligere ut enn gjennomsnittet, spesielt de unge. Drøyt tre av ti unge aleneboende sier at det er vanskelig å få endene til å møtes, og noe under halvparten sier at de ikke kan greie en uforutsett regning. Andelene blant aleneboende generelt er noe lavere, noe som da tyder på at aleneboende over 35 år har en lettere situasjon.

Alderspensjonister har en mer positiv vurdering av egen økonomi enn gjennomsnittet, og bare en av ti sier at de ikke kan greie en uforutsett regning. Uførepen- sjonistene har en noe dårligere situasjon enn alderspensjonistene, og også noe dårligere enn gjennomsnittet i befolkningen. Nesten en av fire uførepensjonister synes det er vanskelig å få endene til å møtes, og tre av ti kan ikke greie en uforutsett regning. Nokså midt i mellom disse to gruppene finner vi minstepensjonistene (som kan være enten alders- eller uførepensjonister), som da befinner seg mye nærmere gjennomsnittet i befolkningen. De langtidssyke er i en annen situasjon, de befinner seg mer i randsonen av arbeidslivet og mottar kortsiktige stønader med intensjon om å komme i arbeid igjen. I denne gruppen opplever noe under halvparten at det er vanskelig å få endene til å møtes, og nesten halvparten sier også at de ikke kan greie en uforutsett regning. Samlet sett kan vi si at denne mer subjektive vurderingen av økonomien gir samme positive bilde i forhold til befolkningen totalt som lavinntekt for alderspensjonistene. For minstepensjonistene kan det se ut som om den

subjektive vurderingen gir et noe mer positivt bilde enn lavinntekt sammenlignet med befolkningen, mens det tegnes et noe mer negativt bilde for uførepensjonistene.

Langtidssyke kommer dårlig ut både med lavinntekt og subjektiv økonomi.

I likhet med lavinntektsmål, kommer sosialhjelpsmottakerne dårligst ut også når vi ser på mer subjektive mål. Nesten sju av ti synes det er vanskelig å få endene til å møtes og samme andel kan ikke greie en uforutsett regning på 10 000 kroner. Her kunne en kanskje forvente at andelene var enda høyere siden mottak av sosialhjelp forutsetter en svært vanskelig økonomisk situasjon. Vi må da huske at sosialhjelp her er definert ved at minst en person har mottatt sosialhjelp en eller annen gang i løpet av inntektsåret, og at situasjonen i husholdningen kan ha endret seg fram til den måles på intervjutidspunktet som er tidlig påfølgende år.

Så er det interessant å se hvordan de objektivt definerte lavinntektsmålene henger sammen med målene på subjektiv økonomi. Tabell 2.6 viser at det er en klar over- hyppighet av både vanskeligheter med å få endene til å møtes og vanskeligheter med uforutsette regninger i de seks lavinntektsgruppene vi har definert. Andelene som sliter med å få endene til å møtes er mer enn to ganger så høy i lavinntektsgrupper der vi også inkluderer studenter og formuende (EU60, OECD50 og HB).

Holder vi derimot studenter og formuende utenfor, øker andelen som sliter med å få endene til å møtes betraktelig mer. Over halvparten av personene som har lavinntekt etter disse definisjonene (EU60_sbf, OECD50_sbf og HB_sf) synes det er vanskelig å få endene til å møtes. Nå er dette små grupper, noe som fører til at usikkerheten rundt forskjellene er relativt stor, men tendensen er likevel klar.

Tabell 2.5. Andel som synes det er vanskelig å få endene til å møtes og ikke kan greie en uforutsett regning, i ulike grupper.

Prosent, 2009

vanskelig Vanskelig

Enslige forsørgere ... 11,6 12,8 26,1 54,4 221 Par med barn ... 1,3 3,0 10,9 18,9 1 761 Par med barn i laveste inntektskvintil ... 3,7 8,7 21,6 36,0 1 643 Par uten barn ... 1,0 1,5 4,2 12,1 344 Aleneboende 16-34 år ... 7,8 7,0 16,7 45,1 345 Aleneboende 16 år og over ... 4,8 5,9 13,0 29,6 1 115 Sosialhjelpsmottakere ... 24,2 19,8 23,8 69,8 163 Alderspensjonister ... 1,0 2,3 4,0 9,8 791 Minstepensjonister ... 2,8 5,1 8,8 16,9 212 Uførepensjonister ... 4,5 6,3 12,3 29,7 340 Langtidssyke (16-66 år) ... 9,9 13,7 21,7 49,5 200 Totalt ... 2,5 3,9 9,9 21,1 5 446 Kilde: Levekårsundersøkelsen, EU-SILC 2009, Statistisk sentralbyrå

(19)

Tabell 2.6. Andel som synes det er vanskelig å få endene til å møtes og ikke kan greie en uforutsett regning, etter ulike lavinntektsgrupper. Prosent, 2009.

vanskelig Vanskelig

EU60 ... 8,0 10,0 16,2 41,9 584

EU60_sbf ... 15,0 19,2 22,4 69,0 215 OECD50 ... 9,2 11,1 18,4 46,5 299 OECD50_sbf ... 13,0 22,4 22,1 67,9 141

HB ... 10,3 10,4 17,1 42,5 510

HB_sf ... 15,9 15,4 19,7 65,1 187

Totalt ... 2,5 3,9 9,9 21,1 5 446

Kilde: Levekårsundersøkelsen, EU-SILC 2009, Statistisk sentralbyrå

Samme tendens finner vi også for problemer med å klare en uforutsett regning. I lavinntektsgrupper som inkluderer studenter og formuende, er andelene som ikke kan greie en utgift på 10 000 kroner rundt dobbelt så høy som i befolkningen.

Holder vi så studentene og de formuende utenfor lavinntektsgruppen, øker andelen til mer enn tre ganger så stor som i befolkningen. Det synes dermed klart at lavinntekt ikke bare påvirker mer objektive mål på økonomiske vanskeligheter, det er også viktig for opplevelsen av økonomien og robustheten i forhold til uforutsette hendelser.

Selv om det altså er en klar sammenheng mellom det å tilhøre en lavinntektsgruppe og det å synes økonomien er trang eller ha problemer med uforutsette regninger, er det ikke noe én til én forhold mellom lavinntekt og økonomiske vansker. Kunne vi derfor tenke oss en tilnærming til fattigdom som kun baserte seg på den subjektive tilnærmingen? En slik definisjon, der vi så på hvor stor andel som synes det er vanskelig å få endene til å møtes, og samtidig ikke kan greie en uforutsett regning på 10 000 kroner – altså husholdninger med trang økonomi og dårlig likviditet – ville gi en fattigdomsandel på knappe 11 prosent. Dette er en andel som ligner nokså mye på den vi finner ved definisjonene EU60 og HB, og det er da også en viss, men ikke svært stor overlapp mellom ”subjektiv fattigdom” og disse to inntektsmålene. Om lag en av fire med lavinntekt etter EU60 og HB er også det vi kan kalle subjektivt fattige. Overlappen den motsatte veien er omtrent lik, drøyt en av fire subjektivt fattige har også lavinntekt etter de to nevnte målene. En

utfordring med denne subjektive definisjonen er at den har en nokså lineær trend i forhold til alder – de yngste blir de fattigste og andelen faller jevnt med alder. Dette kan antagelig ha med familie- og boligetablering å gjøre, samtidig som det

generelle forbruksbehovet nok også spiller inn. Vi skal derfor ikke forfølge denne subjektive definisjonen videre her, men likevel hevde at den kan være interessant å studere nærmere ved en annen anledning.

(20)

3. Materielle goder og økonomiske vansker

Selve begrepet fattigdom er forbundet med mangel på materielle og sosiale goder.

De ulike måtene å avgrense fattigdom på tar alle utgangspunkt i en slik tilnærming, selv om det måles på ulike måter. Vi skal i dette kapitlet se på i hvilken grad mangel på ulike goder henger sammen med fattigdom definert ved våre seks mål på lavinntekt. Er det slik at personer i disse lavinntektsgruppene oftere enn andre mangler goder, og kan vi være sikre på at det faktisk er den lave inntekten som fører til mangel på goder? Det er også et poeng å se om ulike lavinntektsdefinisjoner gir ulik sammenheng med mangel på goder. En kan hevde at lavinntektsdefinisjoner som gir sterk sammenheng med mangler er bedre som mål på fattigdom enn lavinntektsdefinisjoner som ikke gjør det.

3.1. Mangel på materielle goder

I levekårsundersøkelsen EU-SILC 2009 ble det stilt en del spørsmål om mangel på materielle goder, og hvorvidt en eventuell mangel hadde økonomiske årsaker. I tabell 3.1 vises en enkel oversikt over andeler som mangler goder (uten hensyn til årsak) og hvor mange som sier at de ikke har råd til det aktuelle godet fordelt etter kjønn, alder og bosted. Godene som kartlegges er av ulik karakter, og varierer fra privatbil til to par sko, og det å mangle et gode kan skyldes en rekke ulike faktorer hvor økonomi er en av dem. Ulike preferanser og behov kan også spille en rolle. I tråd med hva som er mest vanlig innenfor analyser av fattigdom skal vi legge mest vekt på mangler som direkte rapporteres å skyldes økonomi, men også til dels komme inn på mangler. Vi skal etter hvert se at både mangel på goder og det å ikke ha råd til goder forekommer oftere i lavinntektsgrupper, og da kan en kan tenke seg at selve mangelen også er fattigdomsrelatert, selv om respondenten selv ikke sier det. Preferanser i forhold til hvilke goder man ønsker å ha dannes antagelig ikke helt uavhengig av økonomi, og det er ikke urimelig å tenke seg at når økonomien setter begrensninger i forhold til hvilke goder man kan disponere, så vil dette også kunne føre til at dette påvirker ønsket om godet, eller i alle fall det uttrykte ønsket.

Det er også verdt å nevne at EU-SILC er en undersøkelse som er samordnet mellom mange land (se tidligere tekstboks), og at måling av materielle goder da ikke nødvendigvis er godt tilpasset en norsk kontekst. Mangel på noen av godene som måles her forekommer svært sjelden i Norge, og en kunne tenke seg at mangel på andre goder hadde vært bedre egnet til analyse av fattigdomsproblematikk i Norge. Her må vi imidlertid forholde oss til den datakilden vi har, og som da også på et senere tidspunkt kan gi muligheter for internasjonal sammenligning.

Blant de godene vi har kartlagt, er det flest som ikke disponerer privatbil (15 prosent) og PC (13 prosent). Det er først og fremst de eldste som mangler PC. Det samme gjelder for privatbil, men her er det også ganske mange unge som mangler.

Det er imidlertid få som sier at de ikke har råd til PC, kun 1 prosent svarer det, mens 5 prosent i befolkningen svarer at de ikke har råd til privatbil. Det er noe som først og fremst forekommer blant de yngste. I alt 4 prosent har heller ikke mobiltelefon, og også her er det en klar aldersforskjell. Det er først og fremst de eldste som ikke har det, men det er svært få som sier at det skyldes økonomi.

Ser vi på goder som TV og vaskemaskin, mangler henholdsvis 3 og 2 prosent disse godene. Det er knapt noen som sier at de ikke har råd til vaskemaskin, så dette er et høyt prioritert gode. Noen få sier at de ikke har råd til TV (1 prosent).

For de godene vi har nevnt til nå, ser det altså ut til at selv om en viss andel mangler godet, så er det mange av disse som oppgir andre årsaker enn økonomi.

Her kan behov og prioriteringer være en del av vurderingen. Som nevnt kan det indirekte ligge økonomiske årsaker bak, selv om dette ikke oppgis som direkte årsak.